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Revista de Ciencias Sociales - Número 88 (2026) - Universidad de Valparaíso - ISSN 0719-8442 - Valparaíso, Chile

La incertidumbre causal en la responsabilidad por actuaciones de la Inteligencia Artificial

vienen de hospitales, de bases públicas y de empresas privadas, sin que sea posible identificar qué dato defectuoso o qué sesgo influyó decisivamente en la producción del resultado de salida que causó el daño.

b) La incertidumbre no permite relacionar los causantes del daño con las víctimas. Se configura esta segunda hipótesis de incertidumbre causal en aquellos casos en que existe una pluralidad de causantes del daño y una pluralidad de víctimas, pero no es posible establecer cuál de los posibles causantes del daño ha causado el daño a cuál de las víctimas.

Ocurriría este supuesto, por ejemplo, en el caso de que varias fuentes proporcionen datos de entrenamiento a un sistema de IA que realiza una evaluación de solvencia de los solicitantes de créditos hipotecarios para diversas entidades bancarias. Agreguemos que, durante su funcionamiento, el sistema introduce un sesgo sistemático que conlleva la denegación in-justificada del crédito a cientos de personas, sin que pueda determinarse de que fuente particular provino el sesgo que condujo al rechazo de la solicitud crediticia de cada persona.

c) Casos de víctimas no identificadas. Bajo esta denominación quedan comprendidos los supuestos en que no se puede determinar cuáles de las víctimas han sufrido el daño por la conducta del sujeto y cuales lo habrían sufrido igualmente.

Por ejemplo, en un determinado hospital se utiliza durante años un siste-ma de IA para el diagnóstico precoz de cáncer. El sistema infradiagnostica sistemáticamente un tipo de tumor y recomienda a los pacientes controles poco frecuentes. Varios de esos pacientes desarrollan años después cáncer avanzado y no es posible determinar si aquello es atribuíble al actuar de la IA o si lo habrían sufrido igualmente.